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关于数学的论文在线播放_英语作文自动生成器(2024年11月免费观看)

内容来源：合毅科技所属栏目：导读更新日期：2024-11-26

关于数学的论文

如何选择和提取论文关键词？论文关键词的选择非常重要，它们不仅是文章的核心，还能帮助读者更好地理解文章的主题和内容。那么，如何提取论文关键词呢？以下是一些实用的技巧和例子，帮助你更好地掌握这个技能。 𐟌Ÿ 选择具有代表性的关键词关键词应该能够概括文章的主要内容和主题。例如，如果文章是关于人工智能的发展和应用，那么“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”等关键词就是比较有代表性的。 𐟓 注意关键词的规范和统一在同一个文章中，关键词应该使用相同的规范和标准，以避免出现混淆和误解。例如，在一篇数学论文中，“向量”和“矢量”应该选择其中一个进行统一，以避免读者产生困惑。 𐟔 借助工具辅助提取关键词可以使用一些文本挖掘工具或者软件自带的关键词提取功能来分析文章的内容，从而得到一些有用的关键词。 ❌ 避免一些常见的错误不要选择过于宽泛或者过于具体的关键词。过于宽泛的关键词会使得文章的主题不明确，而过于具体的关键词则可能会限制文章的受众范围。例如，如果文章的主题是“人工智能在医疗领域的应用”，那么“医疗”、“人工智能”是合适的关键词，而“2020年某医院AI系统诊断案例”就过于具体。 𐟓Œ 实例：智能手机的发展和应用假设我们要写一篇关于“智能手机的发展和应用”的论文，那么我们可以选择以下一些关键词：“智能手机”、“发展”、“应用”、“移动通信”、“互联网”、“技术”、“用户体验”等。这些关键词都能够概括文章的主要内容和主题，同时也具有代表性。通过选择具有代表性的关键词、注意关键词的规范和统一、借助工具辅助提取以及避免常见的错误等方法，帮助你写出更加优秀的论文。

数学建模论文写作指南：美赛篇最近有不少朋友来问我关于数学建模论文怎么写的问题，其实大家普遍存在一些共性的困惑。今天我就来聊聊如何在美赛中脱颖而出，顺利进入第二轮评阅。 𐟌Ÿ 摘要部分首先，摘要大致可以分为三部分：开头段：简单介绍赛题背景，然后说一下你的模型主要思路和意义。三句话搞定，别拖沓。中间段：针对不同问题分段描述，一定要表达清楚你用的是什么模型、解决了什么问题、得到了什么结论。结尾段：这个可以写也可以不写，主要是为了调整摘要的版面。关键词：记住，关键词一定要写你主要的模型！ 𐟓š 文章整体情况排版：非常重要！一定要预留足够的时间！图表：美赛非常看重文章的整体美观性，建议图20张左右、表10个左右。 𐟎蠥›𞨡觔褻€么画？流程图：可以用visio、Edraw、PPT、word等，任选其一。数据分析图：推荐用origin。这些建议不仅适用于美赛，其他数学建模比赛如国赛、数维杯也可以参考和借鉴。希望大家都能在论文写作上取得好成绩！𐟓ˆ

【苹果新论文证明LLM大模型存在缺陷！没有进行真正的逻辑推理】近日，苹果公司的AI研究团队发表了一篇题为“Understanding the Limitations of Large Language Models in Mathematical Reasoning”的论文，揭示了大型语言模型（LLM）在数学推理方面的显著局限性。在论文中，研究人员通过一个简单的数学问题证明了这一点。他们提出了一个关于采摘猕猴桃的问题：奥利弗在周五挑选了 44 个猕猴桃，然后他在周六挑选 58 个猕猴桃，周日，他采摘的猕猴桃数量是周五的两倍。奥利弗有多少个猕猴桃？此时，LLM能够正确地计算出答案。但是，一旦问题中加入了无关的细节，如“其中5个奇异果比平均小”，模型便给出了错误的答案。研究人员进一步对数百个类似的问题进行了修改，发现几乎所有问题的修改都导致了LLM回答成功率的大幅降低。这一发现表明，LLM并未真正理解数学问题，而是更多地依赖于训练数据中的模式进行预测。当需要进行真正的逻辑推理时，这些模型往往无法产生合理的结果。

许多人称赞A厉害，但实际上这种观点有偏差。首先，从学历背景来看，A考入的是211，而B则考入了985，显然B的学历层次更胜一筹。其次，关于未来发展的潜力，A虽然在数学方面表现出色，但成绩仅略超140分，并未达到顶尖水平；物理成绩则受年份影响，有些年份较易，满分者不乏其人。A在英语和语文方面存在短板，这可能会对其查阅文献和撰写论文带来挑战。相较之下，B虽然在数理方面稍逊A一筹，科研能力可能略显不足，但B勤奋刻苦，学科均衡发展，尤其在语文方面具有明显优势，未来更有可能成为优秀的管理者和领导者。 #动态连更挑战# #985# #211#

𐟓š EI论文对保研的助力 𐟚€ 𐟎“ 对于正在考虑保研的同学们来说，EI论文的发表可是个不小的加分项哦！𐟒ᠥœ襤祤š数专业中，保研的优先级是这样的：绩点 > 论文 > 竞赛 > 学生工作。如果你还没有发表的论文，别担心，EI会议论文或许是个不错的选择。𐟓 𐟔 EI会议论文的门槛和含金量相对较低，但对于保研来说依然非常有用。我在保研面试中就凭借三篇El会议论文成功吸引了面试老师的注意，𐟑袀𐟏려𛖤𛬧š„问问题总是与我的论文相关，这也让我对自己的科研工作更加自信。𐟒ꊊ𐟎‰ 所以，如果你有数学建模或相关领域的背景，那你的参赛论文就有机会修改发表成EI会议论文哦！就像我的第一篇El会议论文，就是由美赛M奖修改后发表的。𐟏† 𐟌Ÿ 总的来说，EI论文的发表对于保研来说是个不小的助力。如果你还在犹豫要不要尝试，不妨先了解更多关于EI论文的信息，说不定你会有意想不到的收获呢！𐟎

OpenAI 的 o1 究竟是如何工作的？第 2 部分。以下是我最近阅读的关于 LLM 推理的论文和摘要列表。全部基于学习。 0) STaR：自学推理机网页链接归零点。不必总是提示 CoT，而是将其融入默认模型行为中。给定一个（问题，答案）对的数据集，手动整理一些 CoT 跟踪并将它们用作少数样本示例，以生成（理由，答案）三元组（给定一个问题），用于其余数据集（“引导推理”）。对（问题，理由，答案）三元组进行 SFT。对此进行多次迭代，即收集数据重新训练并继续从该新策略中进行采样（在实践中，我观察到人们使用约 3 次迭代）。缺点：只能从正确的三元组中学习。 1）V-STaR：网页链接 STaR 的变体。收集正确/不正确的样本。不正确的样本可用于通过 DPO 训练验证器 LLM。在推理过程中，还使用验证器对各代进行排序。 --- [建议阅读下文 2)] 让我们一步步验证一下：网页链接他们训练了一个过程监督奖励模型 PRM，并展示了它相对于结果监督 RM - ORM 的优势（即，不仅仅是传递一整代并询问它有多好，而是传递单独的 CoT 元素；更精细的分辨率）。数据收集：雇用人工注释每行分步解决方案（数学问题）——成本高昂！！他们获得了一个精选的样本列表，这些样本被自动选为“令人信服的错误答案”解决方案——一种硬样本挖掘形式。 --- 2）提高 LM 中的数学推理能力：网页链接提出 OmegaPRM - 一种使用 MCTS（AlphaGo 风格？是的，论文来自 DeepMind）收集的数据进行训练的流程 RM。作为收集 PRM 数据的策略，他们使用了 SFT-ed Gemini Pro（从 Gemini Ultra 中提取的指示样本）。Gemini Pro 与 OmegaPRM 加权多数投票相结合，在数学基准上取得了不错的改进。仅适用于有黄金答案的情况，不适用于开放式任务。 3）超越答案：网页链接他们不是增加 SFT 数据集中的样本数量（类似 STaR），而是通过向现有 (q,a) 元组附加反射来增加/扩展样本。反射 = 替代推理和后续行动，如类比和抽象）。与 STaR 互补。 4）安静-STaR：网页链接使用 RL（强化方法）并选择从思想中分支出来的理论，以增加正确答案的可能性，然后对其进行训练。添加新的思考开始/结束标记，以及用于将理论流与默认流混合的 MLP。有趣的想法，我觉得由于其复杂性，它无法通过 Bitter Lesson 的筛选。 5）扩展 LLM 测试时间计算：网页链接他们首先估计用户查询的难度，将其放入 5 个难度箱中的一个（我认为他们需要 2048 个样本！）。然后根据查询的难度，他们部署各种技术来估计最佳结果。他们尝试了两类方法：搜索需要 PRM 验证器）和修订（据我所知，他们只进行了内部比较，即他们没有比较搜索与修订）。对于搜索，他们尝试了最佳 N 加权、束流和前瞻。对于较简单的 Q，最佳方法为 N，之后则是光束（前瞻永远不会有回报）。对于修订，他们首先对由 0-4 个不正确的中间步骤组成的样本进行 SFT，然后是正确的解决方案（以教会它自我纠正）。随后，他们测试按顺序应用它还是并行应用它。根据难度箱，存在一个“最佳”顺序与并行比率。 6）特工Q：网页链接真正的主要思想是使用 MCTS 进行测试时间搜索（根据他们获得的性能，而不是根据论文作者）。第二个核心思想是利用“引导式 MCTS”（由 LLM 评委引导）收集的成功和不成功轨迹，通过 DPO 改进基础策略，从而得到“Agent Q”。Agent Q + 测试时间 MCTS 可产生最佳结果。注意：它们在非常特定的环境中运行 - 网络，并专注于一项狭窄的任务：预订餐桌。 7）通过 RL 训练 LM 进行自我纠正：网页链接他们介绍了 SCoRe，一种多轮（多轮=2）强化学习方法。他们表明 STaR 方法在多轮设置中无法改进（由于编辑距离直方图测量的行为崩溃；即 STaR 模型不愿意明显偏离其第一个解决方案）。训练分为两个阶段进行： 1）训练基础模型，使其在第二次尝试时产生高奖励响应，同时强制模型不要改变其第一次尝试（通过 KL div） 2）共同最大化两次尝试的奖励；为了防止崩溃为非自我纠正行为，他们通过添加额外的惩罚来进行奖励塑造，如果模型在第二次尝试中获得更高的奖励，则奖励模型，并严厉惩罚从正确->不正确的转变。 --- 现在就到这里，那么 o1 是如何工作的呢？没有想法，但可能涉及上述想法+大量的计算和规模（数据、参数）。如果我错过了一篇重要的论文，而该论文不是上述想法的明显插入，请告诉我（除非尽管如此，它仍然是开创性的？ :)) 。

如何判断数学级数的收敛与发散？ 𐟓š 论文摘要：级数是数学分析中不可或缺的一部分，它涵盖了“无穷项相加”的理论，是研究函数和进行数值计算的重要工具。本文将探讨正项级数敛散性的几种判别方法，并通过具体例子展示这些方法的应用。 𐟔 关键词：正项级数，收敛，发散 𐟓– 正项级数收敛的充要条件与比较原则正项级数是指所有项均为正数的级数。这类级数的一个重要特点是其部分和数列是单调递增的。根据数列极限的单调有界定理，我们可以得到以下结论：正项级数收敛的充要条件：若级数的部分和数列有上界，即存在某个正数M，使得对于任意的n∈N+，都有SnN，都有an

数学与应用数学论文题目推荐，快来看看吧！嘿，数学与应用数学的同学们，准备写论文了吗？这里有一些题目供你们参考，绝对干货满满！矩阵特征值与特征向量的计算及应用 𐟧𚿦€祏˜换的性质与矩阵表示的关系研究 𐟔„ 正定矩阵的判定条件及其应用场景 𐟓 向量组的线性相关性判定方法新探 𐟓‰ 二次型的标准形与规范形转化方法研究 𐟓ˆ 矩阵的相似对角化问题分析 𐟌€ 线性空间的基与维数的确定及应用 𐟚€ 分块矩阵的性质与应用实例探讨 𐟧銩똧퉤𛣦•𐤸�š项式理论的拓展研究 𐟓š 稀疏矩阵的性质及其在数学与工程中的应用 𐟌 希望这些题目能给你们一些灵感！写论文可是个苦活，但只要你们用心，一定能写出好文章。加油吧！𐟒ꀀ

郑州大学考研复试导师联系全攻略 𐟎…𓤺Ž联系时间：建议在查询到考研成绩并基本确定能进复试后再联系导师。 𐟓𑠨”系方式：建议不要直接打电话联系，通过电子邮件联系更为合适。 𐟓砨Ž𗥏–导师联系方式的三种方法：通过院系研究生导师简介：许多导师的联系方式可以在简介中找到，例如商学院和物理学院公布了电话和邮箱，数学与统计学院、教育学院和化学学院则公布了邮箱。通过招生院系电话：可以直接拨打招生院系的电话获取导师联系方式。通过学长和朋友：更直接的渠道是通过学长和朋友获取导师联系方式。通过中国知网等期刊网站：通过搜索导师姓名，下载他发表的论文，论文中通常会有他的邮箱。建议通过校园网下载，非校园网下载论文可能收费。希望这些信息能帮助你顺利联系到心仪的导师，祝你考研复试顺利！

四川大学数学学院保研全攻略最近有不少数学专业的同学问我关于保研的问题，今天就来给大家详细讲解一下四川大学数学学院的保研细则，希望能帮到你们。保研的构成部分 𐟓š 首先，保研的成绩是由几个部分组成的：课程成绩、专业能力倾向和科研创新潜质。具体来说：课程成绩：这个部分占60%，也就是你平时的考试成绩。课程成绩会四舍五入取整数，80分及以上计25分，79-76分计22分，以此类推。专业能力倾向和科研创新潜质：这部分占35%，其中专业能力倾向根据必修课和限选课的第一次考试成绩计算，科研创新潜质则根据你是否参加过一些科研项目和活动来评分。其他加分项 𐟌Ÿ 除了上述的基础分数，还有一些额外的加分项，比如科研训练、比赛获奖和论文发表等。科研训练：大一至大三期间，如果你参加过一些科研项目，比如院级及以上的“小火花”项目、“大学生创新创业”项目等，可以计7分。比赛获奖：如果你在各种比赛中获奖，比如中国“互联网+”大学生创新创业大赛、全国大学生数学竞赛等，也可以获得相应的加分。比如GJ级金奖获得者可以计3分，其他GJ级奖项获得者计1分。论文发表：如果你在数学及统计学相关领域的期刊上发表了论文，也可以获得加分。比如以第一作者及四川大学为第一单位发表的数学核心期刊论文可以计0.5分。如何稳保研？ 𐟎如果你想稳稳地拿到保研名额，以下几个路径是比较稳妥的：互联网+比赛：拿到GJ级奖项，可以直接加3分。即使没有拿到GJ级奖项，但只要参加了这个比赛，也可以加7分。大创项目：参与国家级大创项目并且结题，可以加7分。这个项目性价比超高！论文发表：如果你有E级以上的论文发表，可以加3分。不过对于本科生来说，论文发表的难度较高。小贴士 𐟒ኊ最后给大家几点小建议：成绩很重要：不知道如何分析成绩的可以查看我之前的相关帖子。成绩太低没必要保研：如果你的成绩太低，早点换赛道可能更好。不一定要拿GJ级奖项：虽然GJ级奖项加分最快，但你也可以通过参加很多比赛来积累分数。综合能力强更重要：不是说按照前面三个路径就可以稳保研了，你的科研学术水平也需要证明，而且也需要打其他的很多比赛来锻炼自己和丰富简历。希望这些信息能帮到大家！祝大家都能顺利拿到心仪的保研名额！